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面對市場對更智能產品、更短設計周期以及更高效靈活生產流程的需求日益增長，設計與制造企業紛紛借助人工智能，推動業務流程邁向新高度。憑借處理復雜數據的卓越能力與傳遞智能洞見的便捷性，人工智能已準備好在工業價值鏈的各個環節承擔多種關鍵角色。

（圖片來源：西門子）

隨著人工智能的持續發展，它不僅能勝任曾專屬人類的復雜任務，還將助力彌合人與技術之間的鴻溝 —— 將復雜工具與數據轉化為易于理解的洞見，賦予其新的應用場景。尤其是大型語言模型（LLMs），在為非結構化數據賦予結構化形態方面具備獨特優勢。將人工智能應用于產品設計與制造全流程的海量數據集之上，不僅能加速現有流程，還能為長期存在的行業難題探索新的解決方案。

人工智能：決策支持系統的核心動力

顯而易見，快速且持續地做出正確決策，是確保任何系統平穩運行的關鍵。然而，現代流程的復雜性不斷提升，要高效得出最優結論并非總能一帆風順。數據是決策過程的核心，但即便是領域專家，將原始信息轉化為可落地的洞見，往往也需耗費大量時間，且過程并非一目了然。

人工智能正是應對這些挑戰的有力工具。憑借篩選與處理海量數據的能力，人工智能能精準提煉關鍵信息，若進一步用“問題如何解決、流程如何推進、設計如何選型”的專家知識對這些模型進行訓練，人工智能工具將升級為決策支持系統：它能優化并加速至關重要的決策過程，成為企業運營的核心助力。

（圖片來源：Gorodenkoff / stock.adobe.com）

依托人工智能的決策支持系統，是彌合人機能力鴻溝的重要一步。它構建了一種理想場景：重要決策既能以海量可用信息為支撐，又能融合專家的經驗與批判性思維。除了為專家提供支持，人工智能決策支持系統還能讓新用戶與非專業人士受益 —— 他們可借助模型中蘊含的累積知識與專業經驗，大幅縮短學習曲線，同時獲取此前難以接觸到的深度洞見。

人工智能：推動硬件領域邁入 DevOps 時代

無論是產品設計還是生產流程設計，要實現最優方案都需經歷漫長過程 —— 通過反復修改、測試與優化，才能達成最佳結果。理想情況下，這種優化與創新應貫穿產品或流程的全生命周期：從概念誕生到最終退役，持續推動改進。在軟件開發領域，這一目標早已通過 DevOps（開發與運維一體化）模式實現；然而在硬件領域，受時間、預算或技術條件限制，若沿用傳統方法，要實現同等水平的快速、持續改進，在實踐中幾乎難以落地。

不過，將人工智能與數字孿生結合，為實現這一高遠目標提供了可行路徑。通過傳統設計過程中生成的仿真數據訓練出的人工智能降階模型（ROMs），能在幾秒內精準復現零部件或系統在不同工況下的運行狀態 —— 而這一過程若用傳統方法，往往需要數小時甚至數天。將該技術部署于全面數字孿生中，企業便可在高度貼合現實的數字環境里，以最快速度測試各類設計變更。

降階模型（ROMs）解決了硬件領域快速創新的核心難題之一：測試與驗證過程耗時且成本高昂。與在測試環境中運行代碼變更不同，驗證設計與流程變更至少需要復雜且昂貴的多物理場仿真，通常還需制作物理原型。傳統方法的高成本，使得小規模、漸進式的持續改進難以推行；但通過將精準數字孿生與人工智能加速設計、仿真工具結合，“值得測試的最小改進幅度”門檻大幅降低，讓持續優化變得切實可行。

要實現“硬件 DevOps”的愿景，不能僅依靠人工智能與數字孿生的合力優化流程初始版本，還需在部署后收集反饋并進一步迭代。這意味著整合各類信息源 —— 包括產品用戶、機器操作員、工業物聯網（IIoT）傳感器及其他海量數據源，將其與數字孿生關聯，再借助人工智能快速將這些信息融入系統，打造更優、更智能的解決方案。

盡管達到這種持續優化的水平仍需時日，但數字孿生與人工智能加速設計、仿真技術的基礎已在當下逐步構建。這些技術已顯著提升了產品與系統的設計及驗證速度：它們不僅能助力更快打造更智能的產品，還能提升可持續性 —— 更快、更經濟的仿真不僅讓“找到最優可持續設計”變得更容易，還能減少對物理原型的需求，降低資源消耗。

人工智能：彌合人與技術的鴻溝

在設計與制造領域，人工智能能通過多種方式加速流程，但它的優勢并非僅在于速度。隨著生成式人工智能的最新發展，它還將重塑人、技術與信息之間的交互模式。工業數據規模龐大，管理這些數據的工具也高度復雜 —— 這導致新用戶培訓周期長，即便對資深用戶而言，簡單任務也可能耗時良久。

（圖片來源：西門子）

通過將人工智能解決方案（如 Siemens Industrial Copilot）與設計、生產各環節的工具及數據打通，不同技能水平的用戶均可獲取所需資源：無論是生產數據洞見，還是使用復雜工具的專家知識，所有操作均通過簡潔的自然語言交互界面完成。

讓信息（無論是統計數據還是專家知識）變得易于獲取，是打破當前各領域間“數據孤島”的關鍵一步 —— 而這反過來又能為產品設計與制造提供更具整體性的思路。

隨著技術復雜度不斷提升，手動處理每一個細節或每一個數據點將變得愈發不現實。此時，基于真實數據的人工智能系統可接管核心工作：例如分析海量生產數據集，或補全仿真所需的全部細節。而人類操作員則能專注于唯有自身可勝任的任務，如創意構想、創新突破與方案優化。

毫不夸張地說，人工智能將成為全行業的下一次重大飛躍 —— 它將重塑人類工作方式、產品設計流程與工廠運營模式。但人工智能并不意味著“完全自主的未來”，而是“人機協同的新平衡”：它以一種充分發揮雙方優勢的方式將人與技術結合，最終實現“1+1>2”的效果，達成單靠人或技術都無法實現的目標。